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G検定 「解釈可能な機械学習」の日本語訳無料公開中

株式会社リュディアです。今日はニュースで見かけたコンテンツの紹介です。Christoph Molnar の『解釈可能な機械学習──ブラックボックス化したモデルを説明可能にするためのガイド』の日本語訳が無料で公開されています。リンクは以下です。

書籍の翻訳では解釈可能という言葉が使われていますが、説明可能AI や XAI と同一概念であり、この分野のバイブル的な書籍です。リンクの部分を見てもらうと

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G検定 XAI #3

株式会社リュディアです。前回に続き XAI のまとめを行っていきます。今回は具体的な方法論についてまとめてみます。過去2回の記事も先に目を通してから先に進んでください。

まず学習モデルの予測結果の根拠となった特徴量を説明するアプローチをとるグループです。LIME、SHAP、Anchor が有名です。LIME, SHAP は予測にあたりどの特徴量がどのように効いたかを人間がわかるように説明する方法

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G検定 XAI #2

株式会社リュディアです。前回に続き XAI のまとめを行っていきます。前回の記事は以下のものです。

今回は XAI を実現するための説明戦略についてです。科学技術振興機構のページにある資料を参考にしました。

XAI が説明をどのように行うか、つまり説明戦略により 3 つのアプローチに分類しています。文献により分類方法もいろいろありますが、今回は上記文献に従い 3 つに分類します。

Deep

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G検定 XAI #1

株式会社リュディアです。今回は XAI についてまとめてみます。流行りのキーワードですね。

XAIとは説明可能なAIのことです。英語で「説明する」は Explain、「可能にする」を意味する able をつけて Explainable AI 略して XAIと呼びます。説明可能とは何のことを言ってるのでしょうか。

XAI という言葉は米国の国防高等研究計画局 DARPA の研究者が 2016年に

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G検定 総務省の国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案

株式会社リュディアです。久しぶりに G検定というか AI に関する記事をあげます。総務省が「国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案」を公開しています。今回はこの資料を見てみましたので要約を以下にまとめておきます。原文は以下より参照ください。

章の構成は以下のようになっています。

AI 開発ガイドライン案
1) 目的
2) 基本理念
3) 用語の定義及び対象範囲
4) 開発原則
5) 開発原

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